Pro-inflammatory cytokines reduce human TAFI expression via tristetraprolin-mediated mRNA destabilisation and decreased binding of HuR
Notice bibliographique
Résumé
Thrombin activatable fibrinolysis inhibitor (TAFI) is the zymogen form of a basic carboxypeptidase (TAFIa) with both anti-fibrinolytic and anti-inflammatory properties. The role of TAFI in inflammatory disease is multifaceted and involves modulation both of specific inflammatory mediators as well as of the behaviour of inflammatory cells. Moreover, as suggested by in vitro studies, inflammatory mediators are capable of regulating the expression of CPB2, the gene encoding TAFI. In this study we addressed the hypothesis that decreased TAFI levels observed in inflammation are due to post-transcriptional mechanisms. Treatment of human HepG2 cells with pro-inflammatory cytokines TNFα, IL-6 in combination with IL-1β, or with bacterial lipopolysaccharide (LPS) decreased TAFI protein levels by approximately two-fold over 24 to 48 hours of treatment. Conversely, treatment of HepG2 cells with the anti-inflammatory cytokine IL-10 increased TAFI protein levels by two-fold at both time points. We found that the mechanistic basis for this modulation of TAFI levels involves binding of tristetraprolin (TTP) to the CPB2 3'-UTR, which mediates CPB2 mRNA destabilisation. In this report we also identified that HuR, another ARE-binding protein but one that stabilises transcripts, is capable of binding the CBP2 3'UTR. We found that pro-inflammatory mediators reduce the occupancy of HuR on the CPB2 3'-UTR and that the mutation of the TTP binding site in this context abolishes this effect, although TTP and HuR appear to contact discrete binding sites. Interestingly, all of the mediators tested appear to increase TAFI protein expression in THP-1 macrophages, likewise through effects on CPB2 mRNA stability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».